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Jul 11, 2014
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二条均线打天下

用IT技术玩金融系列文章，将介绍如何使用IT技术，处理金融大数据。在互联网混迹多年，已经熟练掌握一些IT技术。单纯地在互联网做开发，总觉得使劲的方式不对。要想靠技术养活自己，就要把技术变现。通过“跨界”可以寻找新的机会，创造技术的壁垒。

金融是离钱最近的市场，也是变现的好渠道！今天就开始踏上“用IT技术玩金融”之旅！

关于作者：

  • 张丹(Conan), 程序员Java,R,PHP,Javascript
  • weibo：@Conan_Z
  • blog: http://blog.fens.me
  • email: bsspirit@gmail.com

转载请注明出处：
http://blog.fens.me/finance-stock-ma/

stock-ma

前言

移动平均线(MA)是股市中最常用的一种技术分析方法，用来在大行情的波动段找到有效的交易信号。移动平均线不仅简单，而且有效，对股市操作具有神奇的指导作用。

据金融从业人员称，均线模型能有效地打败了大部分的主观策略，是炒股、炒期货的必备基本工具。那么本文将深入研究一下均线模型，如何在股市中发挥作用。

目录

  1. 移动平均线
  2. 均线模型
  3. 用R语言实现均线模型

1. 移动平均线

移动平均线(MA,Moving average）是以道·琼斯的”平均成本概念”为理论基础，采用统计学中”移动平均”的原理，将一段时期内的股票价格平均值连成曲线，用来显示股价的历史波动情况，进而反映股价指数未来发展趋势的技术分析方法。它是道氏理论的形象化表述。

移动平均线的计算方法就是求连续若干天的收盘价的算术平均。天数就是MA的参数。在技术分析领域中，移动平均线是必不可少的指标工具。移动平均线利用统计学上的“移动平均”原理，将每天的市场价格进行移动平均计算，求出一个趋势值，用来作为价格走势的研判工具。

计算公式： MA = (C1+C2+C3+C4+C5+….+Cn)/n ,C为收盘价，n为移动平均周期数例如，5日移动平均价格计算方法为：


MA5 = （前四天收盘价+前三天收盘价+前天收盘价+昨天收盘价+今天收盘价）/5

移动平均线依时间长短可分为三种，即短期移动平均线，中期移动平均线，长期移动平均线。短期移动平均线一般以5日或10日为计算期间，中期移动平均线大多以30日、60日为计算期间；长期移动平均线大多以100天和200天为计算期间。

移动平均根据对数据的处理方法，又可分为3种：

  • 简单移动平均线(SMA)：又称“算术移动平均线”，是指对特定期间的收盘价进行简单平均化的意思。一般所提及之移动平均线即指简单移动平均线(SMA)。
  • 加权移动平均线(WMA):加权移动平均线(Weighted Moving Average 简称WMA)，是一种按时间进行加权运算的移动平均线。时间越近越近的价格，权重越大。计算方式是基于加权移动平均线日数，将每一个之前日 数比重提升。每一价格会乘以一个比重，最新的价格会有最大的比重，其之前的每一日的比重将会递减。加权移动平均线是移动平均线(MA)的改良。
  • 指数平滑移动平均线(EMA):指数平滑移动平均线EXPMA(Exponential Moving Average)，为解决一旦价格已脱离均线差值扩大，而平均线未能立即反应，EXPMA可以减少类似缺点。

2. 均线模型

在日K线图中除了标准的价格K线以外，另外还有4条线，分别是白线、黄线、紫线、绿线依次分别表示：5日、10日、20日和60日移动平均线，通过这4条线与价格K线的交叉，就可以形成不同的均线模型。

以乐视网(300104)股票日K图为例，截取2012年8月到2014年7月的股价数据。
300104

最低价是13.91，出现在2012年12月；最高价55.50，出现在2014年1月。这段时期，可以看到乐视网的股价一路震荡向上，绿色线为60日均线平滑了股价，趋势性比较明显。

利用均线平滑的特点，可以发现均线与价格K线会有叉，各均线之间也有交叉，我们可以通过这些交叉点判断交易信号。

  • 黄金交叉，当10日均线由下往上穿越30日均线，10日均线在上，30日均线在下，其交叉点就是黄金交叉，黄金交叉是多头的表现，出现黄金交叉后，后市会有一定的涨幅空间，这是进场的最佳时机。
  • 死亡交叉，当30日均线与10日平均线交叉时，30日均线由下住上穿越10日平均线，形成30日平均线在上，10日均线在下时，其交点称之为”死亡交叉”，”死亡交叉”预示空头市场来临，股市将下跌此时是出场的最佳时机。

如果很好地运用移动平均线理论，再掌握行情的真正趋势，就能实现获取可观利润。

但移动平均线理论也有局限性：

  • 移动平均线是股价定型后产生的图形，反映较慢，只适用于日间交易。
  • 移动平均线不能反映股价在当日的变化及成交量的大小，不适用于日内交易。
  • 移动平均线是趋势性模型，如果股价未形成趋势，只是频繁波动，模型不适用。

3. 用R语言实现均线模型

接下来，我们利用R语言对股票数据的进行操作，来实现一个均线模型的实例。

3.1 从互联网下载数据

R语言本身提供了丰富的金融函数工具包，quantmod包就是最常用的一个，另外还要配合时间序列包zoo和xts，指标计算包TTR，可视包ggplot2等一起使用。关于zoo包和xts包的详细使用可以参考文章R语言时间序列基础库zoo，可扩展的时间序列xts。

我们首先利用quantmod包，从互联网下载股票数据，并以CSV格式保存到本地。


#加载工具包
> library(plyr)
> library(quantmod)
> library(TTR)
> library(ggplot2)
> library(scales)

#下载数据
> download<-function(stock,from="2010-01-01"){
+ df<-getSymbols(stock,from=from,env=environment(),auto.assign=FALSE)  #下载数据
+ names(df)<-c("Open","High","Low","Close","Volume","Adjusted")
+ write.zoo(df,file=paste(stock,".csv",sep=""),sep=",",quote=FALSE) #保存到本地
+}

#本地读数据
> read<-function(stock){  
+  as.xts(read.zoo(file=paste(stock,".csv",sep=""),header = TRUE,sep=",", format="%Y-%m-%d"))
+}

> stock<-"IBM"
> download(stock,from='2010-01-01')
> IBM<-read(stock)

# 查看数据类型
> class(IBM)
[1] "xts" "zoo"

# 查看前6条数据
> head(IBM)
             Open   High    Low  Close  Volume Adjusted
2010-01-04 131.18 132.97 130.85 132.45 6155300   121.91
2010-01-05 131.68 131.85 130.10 130.85 6841400   120.44
2010-01-06 130.68 131.49 129.81 130.00 5605300   119.66
2010-01-07 129.87 130.25 128.91 129.55 5840600   119.24
2010-01-08 129.07 130.92 129.05 130.85 4197200   120.44
2010-01-11 131.06 131.06 128.67 129.48 5730400   119.18

利用quantmod包的getSymbols()函数，默认会通过Yahoo的金融开放API下载数据，我们选择IBM的股票数据，从2010-01-01到今天2014-07-09的4年多的日间交易数据。数据类型为xts格式的时间序列，数据包括7个列，以日期做索引列，其他6列分别为 开盘价(Open), 最高价(High), 最低价(Low), 收盘价(Close), 交易量(Volume), 调整价(Adjusted)。

3.2 实现简单的蜡烛图

直接使用quantmod包的chartSeries()函数，我们可以画出可视化效果还不错的蜡烛图。

简单的蜡烛图


> chartSeries(IBM)

ibm_1

带指标的蜡烛图


> chartSeries(IBM,TA = "addVo(); addSMA(); addEnvelope();addMACD(); addROC()")

ibm_2

非常简单的2个函数，就可以实现股票数据的可视化。当然，这个功能是封装好的通用的函数，如果我们要自定策略模型，就需要自己写代码来实现了，比如 自定义的支持量化机(SVM)分类器模型，不过我们今天不讲太复杂的模型，而是实现均线模型。

3.3 自定义均线图

通过自定义的方式，我们就可以脱离quantmod包了。

我们需要自定义均线指标：

  • 日期时间序列为索引
  • 收盘价做为价格指标
  • 不考虑成交量及其他维度字段
  • 取2010-01-01至2012-01-01，形成趋势的数据
  • 画出价格曲线，5日均线，20日均线，60日是均线

R语言程序实现


#移动平均
> ma<-function(cdata,mas=c(5,20,60)){ 
+     ldata<-cdata
+     for(m in mas){
+         ldata<-merge(ldata,SMA(cdata,m))
+     }
+     ldata<-na.locf(ldata, fromLast=TRUE)
+     names(ldata)<-c('Value',paste('ma',mas,sep=''))
+     return(ldata)
+ }

# 均线图
> drawLine<-function(ldata,titie="Stock_MA",sDate=min(index(ldata)),eDate=max(index(ldata)),out=FALSE){
+     g<-ggplot(aes(x=Index, y=Value),data=fortify(ldata[,1],melt=TRUE))
+     g<-g+geom_line()
+     g<-g+geom_line(aes(colour=Series),data=fortify(ldata[,-1],melt=TRUE))
+     g<-g+scale_x_date(labels=date_format("%Y-%m"),breaks=date_breaks("2 months"),limits = c(sDate,eDate))
+     g<-g+xlab("") + ylab("Price")+ggtitle(title)
+     
+     if(out) ggsave(g,file=paste(titie,".png",sep=""))
+     else g
+ }

# 运行程序
> cdata<-IBM['2010/2012']$Close
> title<-"Stock_IBM" #图片标题
> sDate<-as.Date("2010-1-1") #开始日期
> eDate<-as.Date("2012-1-1") #结束日期

> ldata<-ma(cdata,c(5,20,60))  #选择滑动平均指标
> drawLine(ldata,title,sDate,eDate) #画图

maline

通过自己封装的移动平均函数和可视化函数，就实现了与交易软件中类似的日K线图和多条均线结合的可视化输出。

3.4 一条均线的交易策略

基于上面的定义的均线函数，我们就可以设计自己的交易策略模型了。

模型设计思路：

  • 1. 以股价和20日均线的交叉，进行交易信号的判断。
  • 2. 当股价上穿20日均线则买入(红色)，下穿20日均线卖出(蓝色)。

画出股价和20日均线图


> ldata<-ma(cdata,c(20))  #选择滑动平均指标
> drawLine(ldata,title,sDate,eDate) #画图

line1_1

以散点覆盖20日均线，红色点为买入持有，蓝色点为卖出空仓。


# 均线图+散点
> drawPoint<-function(ldata,pdata,titie,sDate,eDate){
+   g<-ggplot(aes(x=Index, y=Value),data=fortify(ldata[,1],melt=TRUE))
+   g<-g+geom_line()
+   g<-g+geom_line(aes(colour=Series),data=fortify(ldata[,-1],melt=TRUE))
+   g<-g+geom_point(aes(x=Index,y=Value,colour=Series),data=fortify(pdata,melt=TRUE))
+   g<-g+scale_x_date(labels=date_format("%Y-%m"),breaks=date_breaks("2 months"),limits = c(sDate,eDate))
+   g<-g+xlab("") + ylab("Price")+ggtitle(title)
+   g
+ }

# 散点数据
> genPoint<-function(pdata,ldata){} #代码省略
> pdata<-genPoint(pdata,ldata)
> head(pdata)
       Index Series    Value
1 2010-01-04   down 128.7955
2 2010-01-05   down 128.7955
3 2010-01-06   down 128.7955
4 2010-01-07   down 128.7955
5 2010-01-08   down 128.7955
6 2010-01-11   down 128.7955

> drawPoint(ldata,pdata,title,sDate,eDate) #画图

line1_2

用股价和20日均线价格做比较，把股价大于均线的部分用蓝色表示，股价小于均线的部分用红色表示。我们看到图中，蓝色点和红色点在20日均线上交替出现，我们可以在每次红色出现的第一个点买入股票，然后在蓝色的第一个点卖出股票，直观看上去的感觉还是不错的。

我们要找出这些交易信号点，做量化的统计，看看到底能不能赚钱。


#交易信号
> Signal<-function(cdata,pdata){} #代码省略
> tdata<-Signal(cdata,pdata)
> tdata<-tdata[which(as.Date(row.names(tdata)) head(tdata)
            Value op
2010-01-04 132.45  B
2010-01-22 125.50  S
2010-02-17 126.33  B
2010-03-09 125.55  S
2010-03-11 127.60  B
2010-04-08 127.61  S

# 交易记录
> nrow(tdata)
[1] 72

一共有72条交易记录，买卖各占一半。

接下来，我们要利用交易信号数据，进行模拟交易。我们设定交易参数，以$10W为本金，满仓买入或卖出，手续为0，传入交易信号。


#模拟交易
#参数：交易信号,本金,持仓比例,手续费比例
> trade<-function(tdata,capital=100000,position=1,fee=0){} #代码省略
> result1<-trade(tdata,100000)

# 查看每笔交易
> head(result1$ticks)
            Value op     cash amount     asset     diff
2010-01-04 132.45  B     0.25    755 100000.00     0.00
2010-01-22 125.50  S 94752.75      0  94752.75 -5247.25
2010-02-17 126.33  B     5.25    750  94752.75     0.00
2010-03-09 125.55  S 94167.75      0  94167.75  -585.00
2010-03-11 127.60  B   126.55    737  94167.75     0.00
2010-04-08 127.61  S 94175.12      0  94175.12     7.37

# 盈利的交易
> head(result1$rise)
            Value op     cash amount    asset     diff
2010-03-11 127.60  B   126.55    737 94167.75     0.00
2010-04-08 127.61  S 94175.12      0 94175.12     7.37
2010-07-22 127.47  B   108.79    633 80797.30     0.00
2010-08-12 128.30  S 81322.69      0 81322.69   525.39
2010-09-09 126.36  B   120.40    632 79979.92     0.00
2010-11-16 142.24  S 90016.08      0 90016.08 10036.16

# 亏损的交易
> head(result1$fall)
            Value op     cash amount     asset     diff
2010-01-04 132.45  B     0.25    755 100000.00     0.00
2010-01-22 125.50  S 94752.75      0  94752.75 -5247.25
2010-02-17 126.33  B     5.25    750  94752.75     0.00
2010-03-09 125.55  S 94167.75      0  94167.75  -585.00
2010-04-09 128.76  B    51.56    731  94175.12     0.00
2010-04-12 128.36  S 93882.72      0  93882.72  -292.40

通过模拟交易，我们就能精确地算出每笔交易的盈利情况了。你相信么，有56笔交易其实是亏损的，16笔交易是有盈利的。

查看最后的资金情况。


> tail(result1$ticks,1)
            Value op     cash amount    asset     diff
2011-12-21 181.47  S 96363.76      0 96363.76 -3063.87

最后，资金剩余96363.76元，也就是我们亏了3636.24元。

为什么最后会亏损呢？中间的大波段应该赚到了足够多的钱。通过资金曲线我们可以找到亏损的原因。

画出资金曲线


# 股价+现金流量
> drawCash<-function(ldata,adata){
+   g<-ggplot(aes(x=Index, y=Value),data=fortify(ldata[,1],melt=TRUE))
+   g<-g+geom_line()
+   g<-g+geom_line(aes(x=as.Date(Index), y=Value,colour=Series),data=fortify(adata,melt=TRUE))
+   g<-g+facet_grid(Series ~ .,scales = "free_y")
+   g<-g+scale_y_continuous(labels = dollar)
+   g<-g+scale_x_date(labels=date_format("%Y-%m"),breaks=date_breaks("2 months"),limits = c(sDate,eDate))
+   g<-g+xlab("") + ylab("Price")+ggtitle(title)
+   g
+ }

# 现金流量
> adata<-as.xts(result1$ticks[which(result1$ticks$op=='S'),]['cash'])
> drawCash(ldata,adata)

line1_3

我们把股价和现金流量并排放置，从2010-09开始均线策略开始大幅赚钱，到2011-10到达最高点，并且超过了本金，然后开始下滑，直截到2012-01亏损3859.86元。这是由于我们把赚到利润继续投资，增大了头寸，以至于2011年底的震荡市让模型失效，从而赔了更多的钱。

这样就完成一条20日均线的交易策略模型，并用IBM的股票做了测试。

3.5 二条均线的交易策略

一条均线模型，在大的趋势下是可以稳定赚钱的，但由于一条均线对于波动非常敏感性，如果小波动过于频繁，不仅会增加交易次数，而且会让模型失效。然后，就有二条均线的策略模型，可以减低对波动的敏感性。

二条均线策略模型，与一条均线模型思路类似，以5日均线价格替换股价，是通过5日均线和20日均线交叉来进行信号交易的。

我们首先画出股价，5日均线和20日均线图。


> ldata<-ma(cdata,c(5,20))  #选择滑动平均指标
> drawLine(ldata,title,sDate,eDate) #画图

line2_1

以散点覆盖20日均线，红色点为买入持有，紫色点为卖出空仓。


# 散点数据
> pdata<-genPoint(pdata,ldata)
> head(pdata)
       Index Series    Value
1 2010-01-04   down 128.7955
2 2010-01-05   down 128.7955
3 2010-01-06   down 128.7955
4 2010-01-07   down 128.7955
5 2010-01-08   down 128.7955
6 2010-01-11   down 128.7955
> drawPoint(ldata,pdata,title,sDate,eDate) #画图

line2_2

用5日均线和20日均线价格做比较，把5日大于均线的部分用紫色表示，股价小于均线的部分用红色表示。我们看到图中，紫色点和红色点在20日均线上交替出现，同样地，我们可以在每次红色出现的第一个点买入股票，然后在紫色的第一个点卖出股票，直观看上去的与一条均线模型类似，都是赚钱的。

我们要找出这些交易信号点，做量化的统计，看看到底能不能赚钱。


> tdata<-Signal(cdata,pdata)
> tdata<-tdata[which(as.Date(row.names(tdata)) head(tdata)
            Value op
2010-01-04 132.45  B
2010-01-26 125.75  S
2010-02-18 127.81  B
2010-03-10 125.62  S
2010-03-16 128.67  B
2010-04-12 128.36  S

# 交易记录
> nrow(tdata)
[1] 36

一共有36条交易记录，买卖各占一半，比一条均线模型少了36笔交易。

利用交易信号数据，进行模拟交易。我们设定交易参数，以$10W为本金，满仓买入或卖出，手续为0，传入交易信号。


#模拟交易
> result2<-trade(tdata,100000)

# 查看每笔交易
> head(result2$ticks)
            Value op     cash amount     asset     diff
2010-01-04 132.45  B     0.25    755 100000.00     0.00
2010-01-26 125.75  S 94941.50      0  94941.50 -5058.50
2010-02-18 127.81  B   106.48    742  94941.50     0.00
2010-03-10 125.62  S 93316.52      0  93316.52 -1624.98
2010-03-16 128.67  B    30.77    725  93316.52     0.00
2010-04-12 128.36  S 93091.77      0  93091.77  -224.75

# 盈利的交易
> head(result2$rise)
            Value op      cash amount     asset     diff
2010-09-10 127.99  B     75.34    649  83140.85     0.00
2010-11-18 144.36  S  93764.98      0  93764.98 10624.13
2010-12-07 144.02  B      2.66    638  91887.42     0.00
2011-02-23 160.18  S 102197.50      0 102197.50 10310.08
2011-03-28 161.37  B    124.70    582  94042.04     0.00
2011-05-20 170.16  S  99157.82      0  99157.82  5115.78

# 亏损的交易
> head(result2$fall)
            Value op     cash amount     asset     diff
2010-01-04 132.45  B     0.25    755 100000.00     0.00
2010-01-26 125.75  S 94941.50      0  94941.50 -5058.50
2010-02-18 127.81  B   106.48    742  94941.50     0.00
2010-03-10 125.62  S 93316.52      0  93316.52 -1624.98
2010-03-16 128.67  B    30.77    725  93316.52     0.00
2010-04-12 128.36  S 93091.77      0  93091.77  -224.75

通过模拟交易，我们精确地算出每笔交易的盈利情况了,有26笔交易是亏损的，16笔交易是有盈利的。

查看最后的资金情况。


> tail(result2$ticks,1)
            Value op    cash amount   asset     diff
2011-12-19 182.89  S 96828.9      0 96828.9 -3581.33

最后，资金剩余96828.9元，亏了3171.1元。

查看资金曲线。


> adata<-as.xts(result2$ticks[which(result2$ticks$op=='S'),]['cash'])
> drawCash(ldata,adata)

line2_3

我们可以发现，虽然最后资金也是赔了3171.1，比一条均线策略模型赔的小一点，但二条均线策略模型有3次高于本金的情况，而且最差的情况也比一条均线最差的情况要好。

3.6 对比两个模型的盈利情况

我们再进一步对比两个模型的盈利情况，找出两个模型中所有赚钱的交易。


# 盈利的交易
> rise<-merge(as.xts(result1$rise[1]),as.xts(result2$rise[1]))
> names(rise)<-c("plan1","plan2")

# 查看数据情况
> rise
            plan1  plan2
2010-03-11 127.60     NA
2010-04-08 127.61     NA
2010-07-22 127.47     NA
2010-08-12 128.30     NA
2010-09-09 126.36     NA
2010-09-10     NA 127.99
2010-11-16 142.24     NA
2010-11-18     NA 144.36
2010-12-07     NA 144.02
2010-12-08 144.98     NA
2011-02-22 161.95     NA
2011-02-23     NA 160.18
2011-03-25 162.18     NA
2011-03-28     NA 161.37
2011-05-16 168.86     NA
2011-05-20     NA 170.16
2011-06-21 166.22     NA
2011-06-23     NA 166.12
2011-08-02 178.05     NA
2011-08-04     NA 171.48
2011-09-14 167.24     NA
2011-09-16     NA 172.99
2011-09-22 168.62     NA
2011-09-23 169.34     NA
2011-10-18 178.90     NA
2011-10-21     NA 181.63

plan1是一条均线模型，plan2是二条均线模型。plan1比plan2多了6次交易，显然多的这几次交易是由于对波动敏感性引起的，反而减少了趋势行情收益。

最后，我们画一下盈利部分的交易区间


> # 均线图+交易区间
> drawRange<-function(ldata,plan,titie="Stock_2014",sDate=min(index(ldata)),eDate=max(index(ldata)),out=FALSE){
+   g<-ggplot(aes(x=Index, y=Value),data=fortify(ldata[,1],melt=TRUE))
+   g<-g+geom_line()
+   g<-g+geom_line(aes(colour=Series),data=fortify(ldata[,-1],melt=TRUE))
+   g<-g+geom_rect(aes(NULL, NULL,xmin=start,xmax=end,fill=plan),ymin = yrng[1], ymax = yrng[2],data=plan)
+   g<-g+scale_fill_manual(values =alpha(c("blue", "red"), 0.2))
+   g<-g+scale_x_date(labels=date_format("%Y-%m"),breaks=date_breaks("2 months"),limits = c(sDate,eDate))
+   g<-g+xlab("") + ylab("Price")+ggtitle(title)
+   
+   if(out) ggsave(g,file=paste(titie,".png",sep=""))
+   else g
+ }

#盈利区间
> plan<-comPlan(ldata,result1,result2){} # 代码省略
> drawRange(ldata,plan,title,sDate,eDate) #画图

plan1的盈利区间。
line3_1

plan1和plan2同时存在的盈利区间。
line3_2

从盈利区间我们可以看到，印证一条均线对波动敏感性的问题，二条均线模型是对一条均线模型的优化，这样我们就一个完整均线模型的实例研发。

3.7 模型优化

如果从交易的角度讲，上面的模型还不能算完成，因为还有很多的赔钱交易，要进行更多地优化，减少最大回撤，在更确定的时机做多，反向做空等。模型优化的问题，会在后面的文章中再进行详细的介绍。

看起来均线模型是如此的简单，但实盘交易时真能在趋势行情中跑赢双均线(优化)模型，也真不是一件容易的事情。二条均线打天下，不说东方不败，也是独孤求败。

######################################################
看文字不过瘾，作者视频讲解，请访问网站：http://onbook.me/video
######################################################

转载请注明出处：
http://blog.fens.me/finance-stock-ma/

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磊 白

学习了，不错~

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Conan Zhang

🙂

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海波

楼主能否把省略的代码也给贴出来？

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Conan Zhang

不好意思，代码不公开，仅随本文视频一起发送。

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BruceDai

That’s awesome, but can you trade the stocks directly using R, not just simulation?

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Conan Zhang

正在写交易包CTPR，争取春节后开放，普通用户就可以方便地打通交易了。

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BruceDai

大牛啊，打算最近学学你的视频。我是硕士在芝加哥学的金融，学过一年R,MATLAB,VBA等，也有点儿C++基础，今年毕业的。在国内是用的金字塔，交易开拓者，文华等中低端自动化交易软件，也刚学。但是觉得这些软件的编程功能不行，在校的时候又不知道怎样用R来直接自动化交易，只有yahoo，FRED的数据下载来模拟一些简单的momentum策略，CAPM，Fama-French，Volatility Modeling之类的东西，没有直接交易的经验。所以想找到能直接用强大的R来做交易的方式，觉得你写的东西值得我学习，谢谢。我还不太懂，这个CTPR的话，能直接获取国内的期货数据吗？包括1分钟，甚至再高频一些的，tick的数据吗？

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Conan Zhang

过奖，多多交流。

1. 我目前的自动交易程序是通过Java做的，CTPR就是把我们的JAVA交易程序再封装一层，高频可以支持tick数据，实时基本无延迟。

2. Yahoo,Sina的数据，只是用来玩的，真正实盘交易差得远呢。

3. 你已经毕业回国了吗？目前在哪个公司上班？我公司最近在招IT金融的精英人员，如果你在北京可以过来坐坐聊聊。

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BruceDai

谢谢，我毕业回国了，在上海工作，学着做期货的量化。

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Conan Zhang

加油！多多交流。

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Lain

请问如果之前的经历一直是互联网/游戏行业的数据分析师，主要工具也是R，金融方面知识是业余爱好有一些了解，未来可以往IT金融这方面发展吗？

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Conan Zhang

当然可以，只要你想学，能坚持就行。

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liangxiaoyi

Conan你好，你可以说是我迈出量化的引路人。跟你学习获益良多，目前已能基于R上的quantmod自己写些很简单的回测，主要数据来源是Yahoo。我想请问为什么说yahoo的数据只能是用来玩，是否代表无法真实用来做选股和回测？如果想做更可靠的系统，应该用什么数据？非常感谢Conan!

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Conan Zhang

yahoo数据更新比较慢，不及时，有错误，这些是基本的问题。

另外，行情没有复权，少财务数据，指标很少，无高频数据，所以只能是玩玩了。

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liangxiaoyi

Conan，那你推荐理想的数据源是什么？谢谢！

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hou

金融类需不要做交叉验证啊。

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Conan Zhang

金融策略一般都有自己的验证指标，比如收益率，最大回撤等。
交叉验证不是必须的，从统计的角度是需要做的。

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David

博主的精彩展示令我大开眼界！
我原先在sas上做交易策略的验证，最近在引入仿生算法时碰到麻烦，正考虑尝试R。对R的功能毫无所知，请多指教。信箱是我QQ号，方便的话加好友？

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Conan Zhang

你可以加Q群383275651，一起做跨学科的讨论。

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dan

请问CTPR这个程序可以在CRAN下载到吗？

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Conan Zhang

还没有开发完，最近在忙别的事情。

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yfeng.lv

CTPR用的是哪个券商或者第三方公司的交易接口？

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Conan Zhang

基于标准 期货CTP封装的。

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David

这个软件基本可以用来作为做空的参照，关键就是MA本来是趋势，加权MA效果可能好点，但买卖点也只能在半山腰

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Conan Zhang

R完全是开放性的软件，写什么策略都行，本文只是一个入门的例子。

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Xiaobei Joe

我买了视频,代码一直没到,索性申请退款了

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Conan Zhang

非常抱歉，我也没有想到这种情况。可能由于管理员，最近休年假，时间没有安排好。我会进快联系，帮您退款的。

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Xiaobei Joe

谢谢张丹老师.钱退到了,我可能有些急,以为遇到骗子. 我又重新买了,希望代码尽快发来.

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Conan Zhang

好的， 🙂

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ben lam

现在淘宝无法购买视频了，我想学习更详细的，希望丹哥可以继续发视频，感谢！

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Conan Zhang

淘宝已经恢复

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dalio

张丹兄，淘宝无法购买视频了，请问还有什么别的渠道吗？谢谢。

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Conan Zhang

淘宝已经恢复了。

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[…] 两条均线打天下 […]

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trackback

[…] 上图中有3条曲线，黑色线是平安银行向前复权后的每日股价，红色线为20日均线，蓝色线为60日均线。关于均线的介绍，请参考文章 两条均线打天下。图中还有一条红色的水平线虚线，是这10年的股价平均值等于7.14元。这10年间，平安银行股价起起落落，每次上涨都会持续一段时间，那么在我们可以上涨中段追入买进，在大幅下跌之前卖出，就是追涨杀跌法。 […]

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zheng zhu

我购买了视频，问淘宝客服要代码，都没有回复。。。请问我我提供交易记录可以给我那部分代码吗？

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Conan Zhang

请稍等，我已经通知管理员处理了。会提供代码和ppt。

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zheng zhu

收到代码啦，非常棒！但是还有一个问题，您的分析里面使用的例子是IBM，如果我想要用国内A股或者中小板的数据来画图请问怎么用code来表示，比如北京君安，stock<-"IBM"里面的IBM应该换成什么啊？非常感谢老师能够解答！

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Belen Green

用股票代码，例如：中国石油，601857.SS (上海是ss，深圳是sz)

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Conan Zhang

🙂

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tonywyb

我也遇到同样的问题，购买了视频但是淘宝客服没有回复。。。大神请也给我代码的ppt，跪谢大神

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Conan Zhang

是否已经处理了？

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tonywyb

已经收到啦，谢谢大神，不过我以为是全部的代码，原来还是这个ppt啊，自己研究研究吧

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Conan Zhang

🙂

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Belen Green

丹哥，今天刚刚买了淘宝视频，也在备注里留下了电邮。代码和课件什么时候可以发过来？另外，你的书，高级篇我在微信读书里购买了，但是找不到工具篇。

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orange

想问要怎样在淘宝上搜能买到这个视频

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[…] 在市场无趋势性机会时，可以通过配对交易避免股市系统风险，获取Alpha绝对收益。趋势性的交易策略，可以参考文章 两条均线打天下。 […]

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[…] R语言金融数据分析，PPT下载，主要内容来自我的一篇博文：二条均线打天下 […]

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Filber

画图用PerformanceAnalytics,账号管理用blotter,交易策略用quantstrat,这几个完全可以实现绝大多数底层的dirty work了,感觉更多的精力可以放到策略优化和模型调整中.

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Conan Zhang

是的，是这样的。

但你会发现，中国市场和国外市场的规则是不完全一样的，细节处理起来还是很麻烦的事情。

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[…] Conan Zhang on 二条均线打天下 […]

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汪揚

已經買了，卻沒有人回覆

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